锂电池SOC估计终极指南：基于Matlab的卡尔曼滤波完整教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/Battery_SOC_Estimation 电池荷电状态（SOC）估计是电池管理系统中的核心技术，直接影响电池的使用寿命和安全性能。本项目基于Matlab平台，利用扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）算法，为锂电池SOC估计提供了一套完整的解决方案。
🎯 项目核心价值
精准的SOC估计能力
本项目通过先进的卡尔曼滤波算法，能够精准估算锂电池的剩余电量。这对于电动汽车、储能系统等应用场景具有重大意义，能够有效防止电池过充过放，延长电池使用寿命。
🔧 技术架构详解
双重实现方式
项目提供了两种实现路径，满足不同用户的需求：
Simulink图形化建模 - 适合初学者和快速原型开发
EKFSim_R2016b.slx：基础版本，包含完整的EKF实现Improved_EKFSim.slx：优化版本，I/O关系更加清晰
Matlab脚本编程 - 适合深度定制和研究
main.m：主程序入口，支持多种工作模式EKF_UKF_Thev.m：核心算法实现文件
📊 实际应用场景
多种工作条件模拟
项目支持北京公交动态道路测试（BBDST） 和恒流放电两种典型工况，能够模拟真实世界中的复杂使用环境。
🚀 快速开始教程
环境准备与项目获取
首先克隆项目到本地：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/Battery_SOC_Estimation
简单三步运行
- 打开Matlab，切换到项目目录
- 运行主程序，在命令窗口输入：
main(1) % BBDST工况 main(2) % 恒流工况 - 查看结果，系统会自动显示SOC估计曲线
💡 技术亮点解析
先进的滤波算法
项目集成了两种主流的卡尔曼滤波算法：
扩展卡尔曼滤波（EKF） - 通过线性化处理非线性系统 无迹卡尔曼滤波（UKF） - 无需线性化，精度更高
📈 性能表现验证
高精度估计结果
通过实际测试验证，本项目在多种工况下都能实现高精度的SOC估计，误差控制在合理范围内。
🎓 学习资源推荐
核心源码路径
- 主程序入口：
scripts/main.m - 算法实现：
scripts/EKF_UKF_Thev.m - 仿真模型：
simulinks/目录下的所有文件
🔍 适用人群
- 电动汽车工程师：需要精确的电池状态监控
- 储能系统开发者：要求可靠的电池管理系统
- 学术研究人员：从事电池建模与状态估计研究
- Matlab学习者：希望掌握实际工程应用
🌟 项目优势总结
- 完整的技术方案 - 从模型建立到算法实现
- 双重实现方式 - 满足不同层次的需求
- 实际应用验证 - 基于真实测试数据
- 开源免费 - 助力行业技术进步
通过本项目的学习和使用，您将能够快速掌握锂电池SOC估计的核心技术，为实际工程项目提供可靠的技术支撑。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
